package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.bean.BeanUtil;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.dto.ScrollResult;
import com.hmdp.dto.UserDTO;
import com.hmdp.entity.Blog;
import com.hmdp.entity.Follow;
import com.hmdp.entity.User;
import com.hmdp.mapper.BlogMapper;
import com.hmdp.service.IBlogService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.service.IFollowService;
import com.hmdp.service.IUserService;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import com.hmdp.utils.UserHolder;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.BLOG_LIKED_KEY;
import static com.hmdp.utils.RedisConstants.FEED_KEY;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class BlogServiceImpl extends ServiceImpl<BlogMapper, Blog> implements IBlogService {
    @Autowired
    IUserService userService;
    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
    @Autowired
    IFollowService followService;
    /**
     * 查询热门的笔记
     * @param current
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryHotBlogService(Integer current) {
        // 根据用户查询
        Page<Blog> page = query()
                .orderByDesc("liked")
                .page(new Page<>(current, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE));
        // 获取当前页数据
        List<Blog> records = page.getRecords();
        // 查询笔记用户
        records.forEach(blog ->{
            this.queryBlogUser(blog);
            this.isBlogLiked(blog);
        });
        return Result.ok(records);
    }

    /**
     * 查询笔记的详情
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryBlogById(Long id) {
        //1. 根据id查询笔记
        Blog blog = this.getById(id);
        if (blog==null) return Result.fail("笔记不存在！");
        // 2.查询blog有关的用户
        queryBlogUser(blog);
        // 3.查询blog是否被点赞
        isBlogLiked(blog);
        return Result.ok(blog);
    }

    /**
     * 点赞笔记
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result likeBlog(Long id) {
        //1.获取登录用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //2. 判断当前用户是否点赞了
        String key = BLOG_LIKED_KEY+id;
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());   //从redis中查找
        //3. 如果没点赞，可以点赞
        if (score == null) {
            //3.1 点赞数+1
            boolean isSuccess = lambdaUpdate().set(Blog::getLiked, getById(id).getLiked() + 1).eq(Blog::getId, id).update(new Blog());
            //3.2 保存用户到redis的set集合
            if (isSuccess) {
                stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key, userId.toString(), System.currentTimeMillis());
            }
        }
        //4. 如果已点赞，可以取消点赞
        else {
            // 4.1.数据库点赞数 -1
            boolean isSuccess = update().setSql("liked = liked - 1").eq("id", id).update();
            // 4.2.把用户从Redis的set集合移除
            if (isSuccess) stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(key, userId.toString());
        }
        return Result.ok();
    }

    /**
     * 根据时间查询点赞该文章的用户
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryBlogLikes(Long id) { //这里id是帖子的id
        String key = BLOG_LIKED_KEY+id;
        //1.从redis中的得到前五个的用户range（0，4)
        Set<String> top5 = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(key, 0, 4);
        //文章没人点赞
        if (top5==null || top5.isEmpty()) return Result.ok(Collections.emptyList());
        //文章有人点赞
        //2.解析出用户id
        List<Long> ids = top5.stream().map(Long::valueOf).collect(Collectors.toList());
        //解析的ids转成字符串的形式，便于后面自定义排序【将集合内的元素一并用逗号分隔转成一个字符串】
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        //3.根据用户id得到用户信息
        List<UserDTO> userDTOS = userService.query()
                .in("id",ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list()
                .stream()
                .map(user -> BeanUtil.copyProperties(user, UserDTO.class))
                .collect(Collectors.toList());
        //4.返回用户
        return Result.ok(userDTOS);
    }

    /**
     * 用户是否为该笔记点赞
     * @param blog
     */
    public void isBlogLiked(Blog blog) {
        //1.获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        //未登录的用户不判断
        if (user==null) return;
        //登录的用户才判断
        Long userId = user.getId();
        //2. 判断当前用户是否点赞了
        String key = "blog:liked:"+blog.getId();
        Double score = stringRedisTemplate.opsForZSet().score(key, userId.toString());
        blog.setIsLike(score != null);
    }

    /**
     * 保存笔记
     * @param blog
     * @return
     */
    @Override
    public Result savaBlog(Blog blog) {
        // 1.获取登录用户
        UserDTO user = UserHolder.getUser();
        blog.setUserId(user.getId());
        // 2.保存探店博文
        boolean isSuccess = save(blog);
        if (!isSuccess) return Result.fail("新增笔记失败！");
        // 3.查询笔记作者的所有粉丝
        List<Follow> follows = followService.lambdaQuery().eq(Follow::getFollowUserId, user.getId()).list();
        // 4.将笔记推送给all粉丝
        for(Follow follow : follows){
            //4.1 获取粉丝id
            Long userId = follow.getUserId();
            //4.2推送
            String key = "feed:"+userId;
            stringRedisTemplate.opsForZSet().add(key,blog.getId().toString(),System.currentTimeMillis());
        }
        // 返回id
        return Result.ok(blog.getId());
    }

    /**
     * 查询关注的作者的动态更新
     * @param max 最大值
     * @param offset 偏移量
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryBlogOfFollow(Long max, Integer offset) {
        //1.获取当前用户
        Long userId = UserHolder.getUser().getId();
        //2. 查询收件箱（查redis）
        String key = FEED_KEY+userId;
        // 0,max是分数的最小/大值，offset是偏移量，2是每一页显示多少数据量（偏移量只是从第一个小于等于max的值偏移offset个开始算第一个数据）
        Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> typedTuples = stringRedisTemplate.opsForZSet()
                .reverseRangeByScoreWithScores(key, 0, max, offset, 2);
        //3.非空判断
        if (typedTuples==null || typedTuples.isEmpty()) return Result.ok();
        //4. 解析redis中的数据：blogId、minTime（时间戳）、offset
        //list装收件箱中文章的id
        List<Long> ids = new ArrayList<>(typedTuples.size());
        long minTime=0; //记录最小的时间戳，作为下一次的最大值
        int os=1; //记录下一次展示需要的偏移量
        //遍历获取每一个元组中的笔记id
        for (ZSetOperations.TypedTuple<String> tuple : typedTuples){
            //4.1获取id
            ids.add(Long.valueOf(tuple.getValue()));
            //4.2获取分数（时间戳）
            long time=tuple.getScore().longValue();
            //细节处理偏移量和最小时间戳（比如：5 4 4 2 2）
            if (time == minTime) os++;
            else {
                minTime=time;
                os=1;
            }
        }

        //5.根据ids查blog
        //注意两个细节：1.查询要自定义排序（和点赞排行榜同理）
        // 2.查询文章的同时也需要查blog有关的用户以及当前用户是否点赞，因为这些数据是和文章一起显示的
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Blog> blogs = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();

        for (Blog blog : blogs) {
            // 5.1.查询blog有关的用户
            queryBlogUser(blog);
            // 5.2.查询blog是否被点赞
            isBlogLiked(blog);
        }

        // 6.封装并返回（制作一个工具类保证信息给前端）
        ScrollResult r = new ScrollResult();
        r.setList(blogs);
        r.setOffset(os);
        r.setMinTime(minTime);

        return Result.ok(r);
    }

    //查询笔记的作者
    private void queryBlogUser(Blog blog) {
        Long userId = blog.getUserId();
        User user = userService.getById(userId);
        blog.setName(user.getNickName());
        blog.setIcon(user.getIcon());
    }
}
